Apache HugeGraph 1.0.0版本图计算引擎详解

深入了解阿里巴巴采用的流计算引擎 Apache Flink，探索其在中文环境下的应用。

内存计算的 Spark 引擎，大数据是真的快。用的是Scala写的，操作分布式数据集就像本地集合那样简单直观。相比Hadoop MapReduce，它支持数据保存在内存中，省去反复读写磁盘的烦恼，跑迭代算法（比如机器学习）合适。对于做分布式计算的你来说，Spark 算是比较成熟的方案了。不只是性能好，生态也挺全，支持SQL 查询、图计算、流式，你想要的场景基本都能覆盖。安装包是spark-3.4.3-bin-hadoop3.tgz，打包好了的，拿来就能用。你用./bin/spark-shell一跑，立刻进 REPL 环境，测试点数据分分钟出结果。注意哦，虽然 Spark 自带了本地模式，但如果

Apache Atlas是一个用于大数据环境中数据治理的重要元数据管理框架。在Apache Atlas 2.2.0版本中，Falcon Hook作为关键组成部分，实现了与Apache Falcon的深度集成。它通过元数据同步和增强监控功能，有效提升了数据生命周期管理的效率和可靠性。Apache Atlas还通过分类和标签、数据血缘等功能，强化了数据质量和安全性，为数据资产的发现和使用提供了强大支持。

你知道吗？Julia是一门专为科学计算设计的语言，语法和其他科学计算语言类似，但性能上能和编译型语言一较高下。它适合那些想要高效编程又不愿意放弃灵活性的开发者。它的动态性和高性能真的是挺令人惊叹的。如果你曾经对 Matlab 等工具不太满意，那么 Julia 会给你带来惊喜。它不仅像 C 语言一样快，还具备Python那种通用性，甚至像R一样擅长统计。更棒的是，Julia 支持交互式编程同时又不失编译型语言的性能。你可以在进行复杂的线性代数计算时，既享受 Matlab 那样的强大功能，又能体验到Python那样的简洁易用。如果你正为找一个既强大又灵活的工具发愁，试试 Julia 吧，它不会让你

在Hadoop生态系统中，现存的数据输入和分析解决方案有限且效率不高。Apache Kudu基于列的数据存储技术，提供了解决快速输入和快速分析之间平衡的方法。

Spark 的大一统框架，真是省心。内存计算的思路聪明，省去了反复写磁盘那一步，跑批速度提升一截。RDD也比较灵活，支持各种转换操作，响应快，代码也不复杂。 SparkCore的基础功能扎实，包括调度、容错、内存管理啥的都有，适合搭建底层逻辑。如果你搞实时计算，SparkStreaming也能用，接口和批那套一致，基本无缝过渡。 用惯了 Hadoop 再来上手 Spark，体验挺不一样的。MapReduce虽然稳定，但写起来太啰嗦了。Spark 内存中搞定中间数据，性能肉眼可见的上来了。像做机器学习、图计算的，MLlib和GraphX也都能直接上。 不过别太迷信性能，Spark 调优也有门槛，

RoboMongo 1.0.0-rc1 版本已面向 Windows 平台发布。该版本包含多项功能改进和问题修复，提升了用户体验和软件稳定性。

Oozie 的工作流引擎，调度 Hadoop 任务还挺顺手的。尤其是配合 Hive、Pig 这些组件的时候，调度流程一目了然，逻辑清晰。你只要配置个 XML，定义一下 action，整个流程就跑起来了，响应也快，出错提示也比较明确。 Apache Oozie.pdf这份资料整理得还不错，讲了怎么搭建、怎么写 workflow，还带点实践操作。对刚接触大数据调度的你来说，参考价值蛮大，照着做一遍，基本就能上手了。 嗯，顺手一提，如果你用的是 Hue，那 Oozie 的图形化配置也比较方便，可以少写点 XML，适合不太喜欢手敲配置的同学。 还有，如果你想比较一下别的调度工具，像Airflow、Az

Apache Doris 1.0.0 孵化版二进制发行包